Estudo e comparação de algoritmos para detecção de pontos de interesse destinados à fusão de mapas de grade de ocupação tridimensionais

Abstract

Mapeamento usando múltiplos VANTs requer técnicas de fusão de mapas eficientes, que necessitam de métodos de detecção de pontos de interesse e de correspondência de ca racterísticas eficientes o suficiente para aplicações de tempo real e que funcionem com Mapas de Grade de Ocupação 3D. Este trabalho de graduação busca implementar exten sões de métodos de detecção de pontos de interesse FAST, Harris e Shi-Tomasi para 3D e compará-los entre si, examinando os dados coletados para determinar as vantagens e desvantagens de cada um. A adaptação FAST3D apresentou os melhores resultados, con siderando métricas de pontos de interesse relevantes detectados e tempo de execução.

Mapping using multiple drones require efficient map merging techniques, which require feature detection and feature matching methods efficient enough for real-time appications and work with 3D Occupancy Grid Maps. This graduation work aims to implement ex tensions to FAST, Harris and Shi-Tomasi feature detection methods for 3D applications and compare them, examining the collected data to determine the advantages and disad vanages of each one. FAST3D adaptation demonstrated the best results of the three in terms of relevant keypoints detected and execution time.